Conduit: An Experience Data Plane for Distributed Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2609.24456v1 📥 PDF

作者: Sitong Zhang, Tuo Shi, Mario Di Francesco, Zeke Wang, Bo Zhao

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2026-09-21

备注: 16 pages, 17 figures

💡 一句话要点

提出Conduit以优化分布式强化学习中的经验管理问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 分布式强化学习 经验管理 经验数据平面 系统优化 延迟感知调度 容量受限放置 RLlib集成

📋 核心要点

  1. 现有的分布式强化学习系统在经验管理上存在固定放置和调度困难的问题，导致性能瓶颈。
  2. Conduit通过引入经验数据平面（EDP），将经验管理显式化为系统优化问题，从而实现更灵活的经验处理。
  3. 实验结果表明，Conduit将经验路径延迟降低了97%，端到端迭代延迟降低了38%，并且能够扩展到1024个GPU。

📝 摘要（中文）

分布式强化学习（RL）通过在经验缓冲区周围并行化演员和学习者来扩展训练。然而，随着RL工作负载的增长，缓冲区不仅仅是重放队列，它成为每次迭代遍历的高延迟、容量大的经验路径的存储基础。现有的RL系统将这一路径嵌入框架控制流中或作为请求驱动的缓冲服务暴露，导致经验放置固定且经验路径的工作难以独立调度。本文提出了Conduit，一个框架无关的运行时，明确将RL经验管理作为系统优化问题。其核心是经验数据平面（EDP），通过将经验摄取、放置和交付作为显式控制点，分离RL经验处理语义与框架特定执行逻辑。基于EDP，Conduit引入了容量受限、带宽感知的放置策略和延迟感知的调度策略，显著降低了经验路径延迟并保持了RL语义。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有分布式强化学习系统中经验管理的固定性和调度困难问题。现有方法将经验路径嵌入框架控制流中，导致难以进行独立的运行时优化。

核心思路：Conduit的核心思路是通过引入经验数据平面（EDP），将经验处理的语义与框架执行逻辑分离，明确经验摄取、放置和交付的控制点，从而实现更灵活的管理和调度。

技术框架：Conduit的整体架构包括经验数据平面（EDP）作为核心模块，支持容量受限和带宽感知的经验放置，以及延迟感知的调度策略。这些模块共同作用以优化经验路径的处理。

关键创新：Conduit的主要创新在于将经验管理显式化为系统优化问题，并引入了基于容量和延迟的智能调度策略，这与现有方法的嵌入式管理方式有本质区别。

关键设计：在设计中，Conduit考虑了CPU/GPU内存层次和异构设备间的约束，采用了带宽感知的经验放置策略，并通过延迟感知的调度来控制经验路径处理的时机，以减少延迟并保持强化学习的语义。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Conduit在不改变RLlib框架执行逻辑的情况下，成功将经验路径延迟降低了97%，端到端迭代延迟降低了38%。此外，该系统能够扩展到1024个GPU，保持了收敛性，展示了其在大规模训练中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大规模分布式强化学习系统，尤其是在需要高效经验管理和低延迟处理的场景，如自动驾驶、机器人控制和智能游戏等。通过优化经验路径，Conduit能够提升这些系统的训练效率和性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Distributed reinforcement learning (RL) scales training by parallelizing actors and learners around an Experience Buffer. As RL workloads grow, however, the buffer becomes more than a replay queue: it is the storage substrate of a large-capacity, latency-critical experience path that every iteration traverses to move, transform, sample, and batch experiences before learner updates can begin. Existing RL systems embed this path inside framework control flow or expose it as a request-driven buffer service, leaving experience placement fixed and experience-path work difficult to schedule independently as a runtime-level optimization target. We present Conduit, a framework-agnostic runtime that exposes RL experience management as an explicit systems optimization problem. At its core is the Experience Data Plane (EDP), a runtime abstraction that separates RL experience-handling semantics from framework-specific execution logic by exposing experience ingestion, experience placement, and experience delivery as explicit control points. Built on EDP, Conduit introduces capacity-constrained, bandwidth-aware placement, which distributes experience state across CPU/GPU memory tiers and nodes under heterogeneous interconnect and device-memory constraints, and latency-aware scheduling, which controls when experience-path handling runs to reduce exposed experience-path latency while preserving RL semantics. Integrated with RLlib without changing its framework execution logic, Conduit reduces exposed experience-path latency by up to 97% and end-to-end iteration latency by up to 38%, scales to 1,024 GPUs, and preserves convergence.